Phân tích dữ liệu cơ bản
1. Khái niệm về Phân tích Dữ liệu Cơ bản
Phân tích dữ liệu cơ bản là quá trình khám phá, xử lý, và tóm tắt dữ liệu để rút ra những thông tin hữu ích, nhằm hỗ trợ ra quyết định kinh doanh hoặc chuẩn bị cho các bước phân tích nâng cao.
Mục đích chính:
Hiểu rõ cấu trúc, ý nghĩa và mối quan hệ giữa các dữ liệu.
Phát hiện các vấn đề dữ liệu (thiếu, sai, trùng lặp, ngoại lệ).
Xác định xu hướng, mô hình (patterns) ban đầu của dữ liệu.
2. Các bước trong Phân tích Dữ liệu Cơ bản
Bước
Mô tả
1. Thu thập dữ liệu
Từ các hệ thống, database, API, file Excel, CSV...
2. Làm sạch dữ liệu
Loại bỏ lỗi, trùng lặp, xử lý dữ liệu thiếu.
3. Khám phá dữ liệu (Data Exploration)
Xem xét tổng quan dữ liệu: số lượng dòng, cột, loại dữ liệu.
4. Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)
Tính toán các chỉ số: trung bình, tổng, min, max, độ lệch chuẩn.
5. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
Sử dụng biểu đồ để hiểu mối quan hệ và xu hướng.
3. Một số Kỹ thuật Phân tích Dữ liệu Cơ bản
3.1. Thống kê mô tả (Descriptive Statistics)
Chỉ số
Ý nghĩa
Số lượng (Count)
Tổng số dòng dữ liệu có giá trị.
Giá trị trung bình (Mean)
Giá trị trung bình của tập dữ liệu.
Giá trị trung vị (Median)
Giá trị ở giữa tập dữ liệu khi đã sắp xếp.
Giá trị lớn nhất (Max)
Giá trị cao nhất.
Giá trị nhỏ nhất (Min)
Giá trị thấp nhất.
Độ lệch chuẩn (Std Dev)
Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh trung bình.
3.2. Phân nhóm (Grouping)
Nhóm dữ liệu theo thuộc tính (Group By) để tính toán tổng, trung bình, đếm số lượng.
Ví dụ: Tổng doanh thu theo từng tháng, số đơn hàng theo khu vực.
3.3. Kiểm tra dữ liệu trùng lặp và thiếu
Vấn đề
Giải pháp
Dữ liệu trùng lặp
Xóa bỏ hoặc hợp nhất.
Dữ liệu thiếu
Điền giá trị mặc định, dự đoán, hoặc loại bỏ bản ghi.
3.4. Phân tích mối quan hệ giữa các biến (Correlation)
Tìm mối liên hệ giữa các biến số.
Ví dụ: Mối quan hệ giữa giá sản phẩm và số lượng bán ra.
4. Công cụ hỗ trợ Phân tích Dữ liệu Cơ bản
Công cụ
Chức năng nổi bật
Excel/Google Sheets
Xử lý, tính toán, biểu đồ cơ bản.
SQL
Truy vấn, lọc, nhóm và tính toán dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.
Python (Pandas, NumPy)
Phân tích dữ liệu lớn, tự động hóa.
Power BI/Tableau
Trực quan hóa dữ liệu, dashboard phân tích.
5. Ví dụ thực tế về Phân tích Dữ liệu Cơ bản
Tình huống: Phân tích đơn hàng bán hàng
001
01/01/2024
1,000,000 VNĐ
TP.HCM
002
02/01/2024
500,000 VNĐ
Hà Nội
003
03/01/2024
700,000 VNĐ
TP.HCM
Phân tích:
Tổng số đơn hàng: 3
Doanh thu trung bình: (1,000,000 + 500,000 + 700,000) / 3 = 733,333 VNĐ
Doanh thu theo khu vực:
TP.HCM: 1,000,000 + 700,000 = 1,700,000 VNĐ
Hà Nội: 500,000 VNĐ
Giá trị đơn hàng cao nhất: 1,000,000 VNĐ
Giá trị đơn hàng thấp nhất: 500,000 VNĐ
6. Trực quan hóa dữ liệu
Biểu đồ
Ứng dụng
Biểu đồ cột (Column)
So sánh doanh thu theo khu vực.
Biểu đồ đường (Line)
Biểu diễn xu hướng doanh thu theo thời gian.
Biểu đồ tròn (Pie)
Tỷ lệ doanh thu theo khu vực.
Histogram
Phân phối giá trị đơn hàng.
7. Lợi ích khi thực hiện Phân tích Dữ liệu Cơ bản
Lợi ích
Ý nghĩa
Hiểu sâu về dữ liệu
Giúp nhìn nhận đúng về dữ liệu đang quản lý.
Phát hiện vấn đề dữ liệu
Kịp thời sửa lỗi, chuẩn hóa dữ liệu.
Cải thiện quyết định kinh doanh
Cung cấp dữ liệu chính xác để ra quyết định.
Chuẩn bị cho phân tích nâng cao
Tiền đề để thực hiện các phân tích phức tạp như dự đoán, AI.
✅ 8. Kết luận
Phân tích dữ liệu cơ bản là bước quan trọng để hiểu dữ liệu và chuẩn bị cho các bước phân tích cao cấp hơn. Nhà phân tích kinh doanh (BA) cần nắm vững kỹ thuật này để hỗ trợ ra quyết định hiệu quả.
Last updated